| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·极化SAR 系统的研究现状 | 第10-11页 |
| ·极化SAR 图像目标分类的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 极化SAR 基础理论 | 第14-31页 |
| ·电磁波极化的表征 | 第14-19页 |
| ·极化椭圆 | 第14-16页 |
| ·Jones 矢量 | 第16-17页 |
| ·Stokes 矢量 | 第17-18页 |
| ·Poincare 球 | 第18-19页 |
| ·极化散射特性描述矩阵 | 第19-24页 |
| ·极化散射矩阵 | 第19-20页 |
| ·Mueller 矩阵 | 第20-21页 |
| ·Stokes 矩阵 | 第21-22页 |
| ·极化协方差矩阵与极化散射相干矩阵 | 第22-24页 |
| ·常见的极化SAR 图像分类算法及存在的问题 | 第24-29页 |
| ·基于统计特性的极化SAR 图像监督分类 | 第24页 |
| ·基于神经网络和模糊理论的极化SAR 图像分类 | 第24-25页 |
| ·基于非监督的极化SAR 图像分类 | 第25页 |
| ·基于AdaBoost 算法的极化SAR 图像分类 | 第25-29页 |
| ·存在的问题 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于子孔径分析的极化散射机理研究和特征提取 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·子孔径分解 | 第31-35页 |
| ·分解原理 | 第31-34页 |
| ·时频分析 | 第34-35页 |
| ·基于子孔径分析的极化散射机理研究 | 第35-41页 |
| ·各向异性特征 | 第35-40页 |
| ·布拉格谐振现象 | 第40-41页 |
| ·非平稳目标检测 | 第41-50页 |
| ·利用极大似然比检测非平稳目标 | 第41-44页 |
| ·利用熵H 与α角参数的联合向量检测非平稳目标 | 第44-48页 |
| ·非平稳散射行为在方位谱中的位置确定及消除 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于子孔径的极化SAR 图像目标分类算法研究 | 第51-83页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·目标的相干分解 | 第51-58页 |
| ·Pauli 分解 | 第52-55页 |
| ·Krogager 分解 | 第55-58页 |
| ·目标的非相干分解 | 第58-64页 |
| ·Freeman 分解 | 第59-63页 |
| ·特征向量-特征值分解 | 第63-64页 |
| ·基于极化分解的极化SAR 图像分类 | 第64-74页 |
| ·基于特征向量-特征值分解的极化SAR 图像分类 | 第64-67页 |
| ·H/α/Wishart 分类 | 第67-69页 |
| ·H/A/α/Wishart 分类 | 第69-70页 |
| ·基于Freeman-Wishart 的极化SAR 图像分类 | 第70-72页 |
| ·Pauli 分解与AdaBoost 算法相结合的极化SAR 图像分类 | 第72-74页 |
| ·基于子孔径分析的极化SAR 图像分类算法 | 第74-82页 |
| ·非平稳检测与H/α分类相结合的极化SAR 图像分类算法 | 第74-75页 |
| ·子孔径分解与H/α/Wishart 相结合的极化SAR 图像分类算法 | 第75-78页 |
| ·结合Freeman 分解与子孔径散射特性的极化SAR 图像分类 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 结论与展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
